需求侧管理中精细化有序用电决策方法研究

发布时间：2017-09-10 19:01

  本文关键词：需求侧管理中精细化有序用电决策方法研究

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【摘要】：随着我国经济的高速发展,电力需求持续旺盛,使得部分地区电力供需紧张问题周期性出现。峰谷电价政策能够一定程度缓解高峰时期用电紧张,但由于用户分散决策和自主响应的不确定性,未来一段时间内有序用电仍将作为移峰填谷的主要手段。目前有序用电工作实施过程中的问题主要有：缺乏完善的有序用电决策架构、用户处于被动参与状态、对用户用电特点跟踪不及时等。针对目前有序用电工作中存在的不足,本文提出了一种基于大用户日负荷曲线分类的精细化有序用电决策方法。首先,通过调研获取某地区用户信息及历史负荷运行数据。经预处理后,采用C-K聚类算法对每个用户的历史日负荷曲线进行分类,得到其典型日、非典型日及异常日负荷曲线形态。对同一用户的不同负荷曲线形态进行统计并以相关指标量化,分析其各种负荷类型对于移峰和填谷的响应期望。进而根据不同负荷类型的影响因素建立用户日负荷决策备选集,为有序用电及其它需求侧管理工作的开展提供精细化的负荷数据。在此基础上,从电力系统可靠性、分时电价、用户补偿、有序用电负荷管理手段四个层面分析了有序用电决策的直接影响因素,从周末负荷备用率、用户侧约束两个角度分析了有序用电决策的间接影响因素。通过上述分析,在满足系统可靠性的基础上,以供电公司和用户的综合效益最优为决策目标,建立了精细化有序用电决策方法的数学模型。通过设计新峰约束、用户最小负荷约束等一系列约束条件,使决策模型更具实用性。最后,通过遗传算法工具箱及自编工具包在MATLAB R2014b环境下对本文所构建的模型进行仿真。分别实现了模型在只考虑可靠性、兼顾可靠性与经济性、计及周末负荷率约束、计及变电站容量约束、计及用户侧约束五个场景下的有序用电决策过程。进而结合该地区分布式能源的出力预测曲线,分析了分布式能源对于该地区削峰填谷的经济效益。最后,建立了传统有序用电决策模型和拉闸限电决策模型,并与精细化决策模型的决策效果对比,分析了三种负荷管理方式各自的优缺点。
【关键词】：需求侧管理 有序用电 移峰填谷 电力市场 遗传算法
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F426.61;TM73
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 绪论11-19
• 1.1 课题研究的背景与意义11-12
• 1.2 需求侧管理的国内外现状12-18
• 1.2.1 国外现状12-14
• 1.2.2 国内现状14-18
• 1.3 本文主要研究内容18-19
• 2 大用户日负荷曲线分类19-33
• 2.1 基于FAYYAD过程模型的负荷曲线分类架构19-20
• 2.2 用户数据筛选及预处理20-23
• 2.3 用户日负荷曲线分类23-30
• 2.3.1 Canopy聚类算法23-24
• 2.3.2 K-means聚类算法24-25
• 2.3.3 利用C-K聚类算法对用户日负荷曲线分类25-30
• 2.4 大用户日负荷决策备选集构建30-32
• 2.5 本章小结32-33
• 3 智能电网下有序用电影响因素分析33-43
• 3.1 电力系统可靠性指标33-35
• 3.2 分时电价35-37
• 3.3 用户补偿37-38
• 3.4 负荷管理手段38-40
• 3.5 间接影响因素40-41
• 3.6 本章小结41-43
• 4 有序用电决策模型构建43-53
• 4.1 决策模型的设定43-44
• 4.2 决策模型的构建44-48
• 4.2.1 决策模型目标函数44
• 4.2.2 大用户负荷变化模型44-46
• 4.2.3 电力公司经济成本模型46
• 4.2.4 系统可靠性目标模型46-47
• 4.2.5 变电站过载限制模型47-48
• 4.3 决策模型约束条件48-49
• 4.4 基于遗传算法的有序用电优化49-51
• 4.5 本章小结51-53
• 5 算例分析53-73
• 5.1 算例数据基础53-56
• 5.2 有序用电决策模型仿真56-67
• 5.2.1 仅考虑系统可靠性决策56-57
• 5.2.2 计及经济成本决策57-60
• 5.2.3 计及周末负荷备用率决策60-63
• 5.2.4 计及变电站容量约束决策63-65
• 5.2.5 计及用户侧约束决策65-67
• 5.3 分布式能源的削峰效益分析67-69
• 5.4 新型方案与传统方案的对比69-72
• 5.5 本章小结72-73
• 6 总结与展望73-75
• 参考文献75-79
• 附录79-81
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果81-85
• 学位论文数据集85

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